Status: Bibliographieeintrag
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Exemplare:
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| Verfasst von: | Brattoli, Biagio [VerfasserIn]  |
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| | Büchler, Uta [VerfasserIn] |
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| | Ommer, Björn [VerfasserIn] |
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| Titel: | LSTM self-supervision for detailed behavior analysis |
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| Verf.angabe: | Biagio Brattoli, Uta Büchler, Anna-Sophia Wahl, Martin E. Schwab, Björn Ommer |
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| Umfang: | 10 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 13.02.2018 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (30. : 2016 : Honolulu, Hawaii): 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) |
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| Jahr Quelle: | 2017 |
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| Band/Heft Quelle: | (2017), S. 3747-3756 |
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| Abstract: | Behavior analysis provides a crucial non-invasive and easily accessible diagnostic tool for biomedical research. A detailed analysis of posture changes during skilled motor tasks can reveal distinct functional deficits and their restoration during recovery. Our specific scenario is based on a neuroscientific study of rodents recovering from a large sensorimotor cortex stroke and skilled forelimb grasping is being recorded. |
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| DOI: | doi:10.1109/CVPR.2017.399 |
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Verlag: http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2017.399 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.399 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| K10plus-PPN: | 1569783462 |
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| Verknüpfungen: | → Sammelwerk |
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LSTM self-supervision for detailed behavior analysis / Brattoli, Biagio [VerfasserIn] (Online-Ressource)
68219651
